variable scale detection

Simple Template Matching with Variable Image Template Ratio: In this process, we aim to locate the template Itm (binary image) within the Is (grayscale image) using a canny edge-detected version of Is. The template matching method accommodates scaling, meaning the template size doesn't have to match the exact target size in the main image, allowing for scanning at various scale ratios of Itm. Input:- Is: The main color image containing the target.- Itm: The binary image of the template. Output:- Best Match Location (x, y): Coordinates of the optimal match.- Matching Score: Quality score of the best match.- Resized Image and Template: Outputs the resized main image and template for the best scale ratio found. Methodology:1. Edge Detection: Convert Is to a canny edge-detected image.2. Scale Adjustment: Iterate through various size scales of Itm and Is.3. Template Matching with Cross-Correlation: Utilize a cross-correlation approach to match edges between Is and Itm.4. Result Visualization: Display Is with the optimal match position highlighted. Primary Function: MAIN_find_template_in_image

MATLAB development - variable width histogram. This tool allows for the creation of flexible histograms that adjust based on the underlying data distribution, enhancing data visualisation and analysis.

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

MATLAB Development - Using the GNewton Method to iterate a variable. The programme iterates given values of a function that intersects the x-axis.

W-kMeans算法详解 W-kMeans算法是一种基于K-Means算法的变体，解决变量选择问题。该算法通过引入新的步骤，自动计算变量权重，从而提高聚类的准确性和效率。 W-kMeans算法的基本原理 W-kMeans算法的核心思想是引入变量权重的概念，根据数据的分布情况动态调整变量的权重。该算法的基本步骤如下： 初始化中心点和变量权重 根据当前的聚类结果和变量权重，计算每个样本点所属的聚类 根据聚类结果，更新中心点和变量权重 重复步骤2-3，直到聚类结果收敛 变量权重的计算 在W-kMeans算法中，变量权重的计算基于当前的聚类结果和数据分布情况。具体来说，变量权重可以通过以下公式计算： W_j = (Σ_i=1^n (x_ij - c_j)^2) / (Σ_i=1^n (x_ij - c_j)^2 + λ) 其中，W_j是变量j的权重，x_ij是第i个样本点在变量j上的值，c_j是变量j的中心点，λ是惩罚项，n是样本点的数量。 W-kMeans算法的优点 W-kMeans算法相比于传统的K-Means算法有以下优点： 自动变量选择：W-kMeans算法可以自动选择最重要的变量，减少了人工选择变量的主观性。 改进聚类结果：W-kMeans算法可以根据变量的权重来调整聚类结果，提高聚类的准确性。 适应大规模数据：W-kMeans算法可以处理大规模数据，适合现代数据挖掘应用。 W-kMeans算法在数据挖掘中的应用 W-kMeans算法在数据挖掘中的应用非常广泛，例如： 客户细分：W-kMeans算法可以用于客户细分，自动选择最重要的变量，提高客户细分的准确性。 市场研究：W-kMeans算法可以用于市场研究，自动选择最重要的变量，提高市场研究的准确性。 数据挖掘：W-kMeans算法可以用于数据挖掘，自动选择最重要的变量，提高数据挖掘的效率。 结论 W-kMeans算法是一种基于K-Means算法的变体，解决变量选择问题。通过引入变量权重的概念，自动选择最重要的变量，从而提高聚类的准确性和效率。在数据挖掘中，W-kMeans算法具有广泛的应用前景，尤其在客户细分、市场研究和数据挖掘等领域具有重要意义。

整理了几个常用的 Matlab 处理图像 边沿 的算法，包括 Canny 边缘检测、Sobel 算子和 Prewitt 算子等。每种方法都有其独特的优缺点，适用于不同的图像处理场景。

This is a Harris corner detection program written in MATLAB. You can give it a try to detect keypoints in images based on the Harris corner detection method.

使用MATLAB实现的骨架化算法，可以有效地查找端点和交叉点，为数字图像处理的初学者提供实用的工具和方法。

使用Matlab实现Otsu算法进行老鼠检测的代码。该方法通过图像处理技术，自动确定图像的最佳阈值，以分割老鼠与背景。

本程序可以进行人脸检测，并且用矩形框出人脸位置。适合初学者使用，是个比较好的工具。